AI اور دنیا کے مشکل مسائل · طبیعیات · arXiv · 2026-10-21

نیورل نیٹ ورکس کے ذریعے کھلی سٹرنگ کے اسپیکٹرم سیکھنا

اصل عنوان: Learning the open string spectrum with neural networks

ٹری-لیول اوپن سپر سٹرنگ کا خطی ریگی ٹریجیکٹریوں پر عددی ماس-اسکوائر اسپیکٹرم ہوتا ہے، اور یہ کام پوچھتا ہے کہ مطابقت کی شرائط—2→2 سکیٹرنگ میں مقامیت، تجزیاتیت، کراسنگ، یونٹریٹی اور entanglement کی کم سے کم کاری—اسے کہاں تک متعین کرتی ہیں۔ مقامی دو-چینل کراسنگ متقارن ڈسپرسن تعلق پر مبنی بوٹ اسٹریپ کے ذریعے ایک مشین لرننگ الگورتھم ماس-اسکوائر اسپیکٹرم اور جزوی-موجی کوفیشنٹس بیک وقت سیکھتا ہے، جس سے اُن پچھلے کاموں سے آگے بڑھا جاتا ہے جن میں اسپیکٹرم مقرر کیا ہوا تھا۔ تین-چینل ورژن لیڈنگ Wilson کوفیشنٹس پر ایک حد فراہم کرتا ہے، جس میں Virasoro-Shapiro ایمپلیٹیوڈ اسی فضا کے اجازت شدہ خطے میں واقع ہوتا ہے۔

اصل تحریر پڑھیں ↗

تمام آئٹمز →